來源：《新聞愛好者》

【摘要】目前對智能新聞技術的功能存在種種疑問，對它的多種稱謂也值得商榷。多數人認為，智能新聞技術缺乏新聞敏感，可能漏掉有價值的新聞，很難寫出有人情味的新聞，智能報道很難真實、准確，機器人更無法寫出新聞評論。對智能新聞的種種疑慮，產生於對新聞自動化的機理缺乏全面認識。文章依據智能新聞技術的發展，探討新聞思維器超越和改變記者的工作方式，這是電子媒介技術創新的必然結果。

【關鍵詞】智能新聞﹔新聞思維器﹔新聞自動化的機理﹔新聞思維器的能量

最近兩年，國內對西方機器人新聞做了介紹，同時也產生了種種疑慮。同歐洲學者一樣，新聞智能化對國內學界和業界仍是陌生領域，對許多相關知識不甚了了。40年前，美國耶魯大學的教授羅杰·尚克（Roger Schank）開始探索“新聞敘事的智能化”問題①，到今天，從概念、原理到技術應用，智能新聞已經展現出清晰的前景，但許多研究者卻認為它離普遍應用還很遙遠，對其功能的認識極為膚淺。

一、厘清智能新聞的稱謂

學界通常把計算機自動寫作和編輯新聞，統稱為智能新聞。西方對它的叫法多種多樣，一些稱謂未必科學，但國內研究者全盤照搬過來，已經造成了對新聞自動化技術的種種錯覺。早在1981年，美國麻省理工學院教授肖珊娜·佐伯芙（Shoshana Zuboff）在《計算機成為工作替代者》一文中，就對智能新聞提出了三個稱謂，她寫道：“不難想象，人類的記者在不久的將來將被軟件取代。事實上，這種轉變已經存在，編輯已由軟件編輯替換。電腦編程故事將由機器人記者完成。數字化如何影響記者？多技能記者今后的處境怎樣？他們將如何應對即將到來的令人不安的狀況？什麼是機器人新聞？為什麼要使用算法新聞學？機器人生成什麼樣的文本？算法新聞會取代人類記者嗎？自動文本要考慮哪些倫理問題？為保住飯碗，記者將做些什麼……這些都需要做出回答。”②

佐伯芙提出的這些問題，今天的學界和業界正在認真思考和研究。令人驚羨的是，她幾乎概括了智能新聞今天提到的所有稱謂：機器人新聞、機器人記者、算法新聞、自動化新聞（自動化文本）。到2013年，以上這些稱謂已經廣泛融入西方新聞技術領域。

中文畢竟不是英文，我們不能機械地照搬英文詞典的原意來翻譯這些概念，正如我們不能把佐伯芙的Computer-Mediated Work這篇文章題目譯成《電腦介入的工作》或《電腦介導工作》一樣。國內對智能新聞的研究多給上述稱謂注入晦澀的語義，讓人陷入一知半解的誤區。在漢語裡，算法新聞（Algorithmic Journalism）是什麼意思？無人能說清楚。Algorithmic Journalism應譯成電腦程序新聞。“信、達、雅”作為翻譯的基本標准，不僅要讓讀者明白其意，而且能理解原文的真正指意，而不是搬出詞典對號入座就完事大吉了。在這裡，Algorithmic是指電腦程序運作的機理和規則，不能譯成“算法新聞”或“算法新聞學”。

自動化新聞（Automated Journalism）或自動化寫手（Automated Writing）也是對智能新聞常用的兩個稱謂，但這兩個概念正如“智能新聞”的提法，比較粗放模糊，不能體現智能新聞的樞要，沒有凸顯智能新聞的精妙含義。西方最常用的稱謂是機器人新聞（Robot Journalism）、機器人記者（Robot Journalist），我國研究者也拿過來這樣稱呼，好像新聞是由機器人用手敲擊鍵盤寫出來的一樣，事實上並非如此。一個機器人的手指即使萬分靈活，也不可能在半秒或一秒之內敲擊幾千下鍵盤，寫好一篇包含四五百個詞匯的消息。正如美國芝加哥公共廣播電台的一篇文章指出的：“那不是真的機器人。它實際上是一個軟件程序。你喂它數據，它處理數據，它吐出一個新聞故事，把你給它的數字放到上下文中，就像你在當地報紙上看到的一樣。”③

所謂機器人新聞，只是一種形象說法，它既沒有頭也沒有手掌和手指，也無需敲擊鍵盤，而是借助電腦程序來思維和構想。所以，對智能新聞最好的稱謂是“新聞思維器”，即“用編稿軟件和電子器件採集事件資料，進行智能加工，自動生成新聞文本和報道方式”[1]。智能新聞以“機器思維”處理文字和數據，完成新聞稿的寫作與編輯，速度遠遠超過人類的大腦。美聯社使用的新聞思維器叫“墨客”（Wordsmith），在1秒鐘內就能生成一篇新聞。《華盛頓郵報》的新聞思維器叫做“吐真者”（Truth Teller），不僅會寫作，而且在眨眼工夫能核查一條新聞。《洛杉磯時報》的新聞思維器叫“顫抖的膚蠅仔”（Quakebot），路透社的新聞思維器被稱為“坦率的加來”（OpenCalais）……這些新聞思維器沒有機器人的模樣，卻以驚人的速度完成了令人震驚的新聞故事。

作為智能程度極高的電腦寫作程序，新聞思維器搜集、整理和加工客觀事實，成為一架閃電般的高級大腦。《新聞學前沿》一書在2005年就指出：未來“全能電腦相當於人的大腦功能，人類的思索、分析、創作和設計都由電腦完成”[2]。新聞思維器是全能電腦技術發展的必然結果，具有整合、判斷、概括和抽象等思維能力，使新聞的生成達到神速的地步。蘇黎世大學教授康斯坦丁·尼克萊·道爾（Konstantin Nicholas DORR）認為，自然語言生成（NLG），完全可以代替一些現場記者的任務，自動化新聞的質量具有難以企及的競爭力，隻要告訴軟件你想要的主題，就可在幾秒鐘內或用更少的時間寫出一條新聞。[3]

二、新聞思維器缺少新聞敏感與人情味嗎？

一些研究者認為，新聞思維器很難從事件細節中洞見有意義的現象，對現實動態缺乏新聞敏感，將會錯失有價值的報道。還有人強調，機器人寫作的突破性在於“寫”，但與記者相比，其劣勢也在於“寫”。讀者看多了它的標准化、模板化的新聞會感到重復、生硬，缺少“人情味”。與人打交道，發掘人性之美，是機器人新聞無法勝任的。

加拿大學者K.馬休斯對新聞思維器基本持否定態度，她認為：“電腦程序新聞將面對固有的道德挑戰，這是機器人新聞不能完全取代記者的原因。自動化寫作可能會制造無中生有的氣氛，激發讀者不必要的情感反應，例如它對人笑容的描繪可能會加劇副作用。機器人不會創意，不能面對面地採訪、詢問。我們知道探尋社會反應，機器人則不能。”[4]

在我國，很多人同馬休斯持有相同的看法，仍被“機器永遠是工具”的觀念所禁錮，對智能新聞的功能嚴重估計不足。有人說：“人有思想和創造力，並不是所有的新聞機器人都能寫。而且機器人也不會採訪啊，一些細膩的東西還是需要人去發現……任何時候，它都是一個行業的輔助器。”[5]

在歐洲，許多學者和記者同上面的觀點不同，他們既看到了新聞思維器當前的不足，又認為新聞的自動化報道在目前形勢下非常有用，它們的未來更無可限量。倫敦大學的尼爾·圖爾曼（Neil Thurman）、蘇黎世大學的康斯坦丁·尼克萊·道爾（Konstantin Nicholas DORR）和路德維希慕尼黑大學的杰西卡·庫耐特（Jessica Kunert）深入到記者中，讓他們使用自動生成的新聞軟件。經過體驗，這些記者一致強調，機器人新聞當前是公式化和乏味的，容易錯過真實的新聞，背離記者職業的自豪感。盡管它有很多缺陷，但進一步發展，它完全能勝任新聞工作，對媒體降低成本、減少新聞的人為錯誤和偏見會起很大作用。

新聞思維器正處於起步階段，新聞寫作由“人工模板+自動化數據填充”的模式來完成。網絡數據庫提供豐富的信息，新聞思維器根據編輯記者設置的程序，在數據庫中檢索高質量的事實，在匯集、梳理、排列、選擇和強化相關事實后，開始快速地寫作新聞。2006年，路透社用新聞思維器在0.3秒鐘內就寫出一篇公司財務新聞[6]﹔2014年5月，英國《衛報》用新聞思維器率先報道熱點新聞，《衛報》記者說，面對這樣的報紙，感覺整個時代都變了。美聯社的新聞思維器WordSmith在2013年產生了3億篇各類形式的報道，平均每秒鐘寫出9.5篇。一些前沿創新公司如Automated Insights，也取得了令人矚目的進展，它的機器寫作平台被美聯社、雅虎、三星、微軟等著名媒體與公司廣泛採用。

新聞思維器正在高速發展，越來越多的寫作模板被設計出來，新聞風格也日新月異。新聞模板形成渾然一體的架構，不單是設置、安排材料，還包括記者對事實的思想統攝，把新聞變成了一種認識和展示世界的模式。[7]每種新聞模板都由關鍵詞、新聞要素、篇章結構的特殊程序構成，提供對事實的解釋方式和背景索引，引導新聞思維器從資料庫中提取重要的事實與觀點。寫完新聞后，隻要記者對它稍加調整，對詞句進行簡要的修飾，就能確保新聞風格的多樣化。美聯社有專門的編輯負責對自動化新聞的修改，以保証新聞內容的質量。現在，美國已經形成大數據掌控公司、大數據思維公司、大數據技術公司和寫作模板的研究機構。[8]由此形成的產業鏈為解決數據收集、數據分析、程序設計提供了技術支撐。[9]

智能新聞技術很快將終結報道內容的刻板化和單一化，不會因為缺乏新聞敏感而錯失有價值的新聞，也不會缺少“人情味”的報道。最近幾年，新聞智能工具還將裝上微型傳感器(sensor，視聽裝置)，記者每天帶著它去採訪，抓拍突發事件和各種要聞的現場畫面。依據採訪對象的語調、表情和所處場所，新聞思維器將在詞匯庫裡選擇生動、逼真的詞語加以描述，呈現人們的喜怒哀樂，發掘人性的美丑。它同記者的其他穿戴式搜索器相連，對周圍環境的監測極其靈敏，加之與衛星傳感器和定位裝置的信息交互，對全球各地發生的事件將一覽無余。面對新聞思維器的鬼斧神工，記者的思維器官——大腦將要望塵莫及了。

三、智能新聞與人為新聞哪個更精准

在西方，許多受眾懷疑自動化新聞的可信度，常常提出：“軟件生成的內容同記者寫出的新聞能一樣嗎？機器人記者的文章很難有客觀性、可靠性、准確性和清晰度。除了無聊文章，這類新聞的可讀性、信息性、文學形式、可用性、描述性和相關性，也許會給人帶來快樂的閱讀，但它們是否真實准確，就很難說了。”瑞典卡爾斯塔德大學傳播學研究者克裡斯特·克萊瓦爾（Christer Clerwall）在調查用戶時搜集到這些意見的同時，還發現：“一些用戶卻有另一種認識，覺得軟件生成的內容雖然是描述性或無聊的，但寫出的許多新聞也是客觀、准確和可靠的，有更高的質量，各媒體的報道更加一致……這說明軟件運行良好，有益於記者做好新聞工作。”[10]

我國有的研究者同樣認為，“傳統編輯工作更側重於信息、語法把關和編排﹔而機器人撰寫出來的稿件通常不會存在信息差錯和語法錯誤。后期編輯在把關和校對上並不需要投入太多的精力”[11]。智能新聞很少發生信息差錯，其准確程度高於記者的判斷。這個結論在美國聖路易斯大學傳播學專業副教授馬特·卡爾森（Matt Carlson）的文章中有所論証。他在《自動判斷？算法判斷、新聞知識和新聞專業主義》一文中強調，自動新聞使用的電腦程序判斷，正在挑戰新聞工作者的職業判斷，因為人的主體性容易犯錯誤。電腦程序判斷與新聞工作者的職業判斷不同，它將代替人類的主觀信念，在本質上是客觀的，它的內容都來自實際和現實，因而取代人類判斷的自動化新聞應有合法性。[12]

智能新聞的內容比記者的報道更精准，主要有兩個機理。第一，新聞思維器的模板建立在“新聞粒子”的基礎上，每個粒子都是新聞中最小的事實單位，所有新聞都以最小的單一事實作為分解點。電腦程序選擇事實從新聞粒子入手，把那些最重要、最有意義的最小事象抓取出來，使新聞內容與結構納入細密入微的狀態。“新聞若干分解點的聯系和離散狀態，稱作新聞的粒子結構。新聞寫作劃分新聞事實的粒子，嫻熟地駕馭每個事實的節點，就像操縱魔方那樣神速地拼組消息的結構，直至找到合適的事實連接形式。”“新聞粒子的長度與深度，體現為對客觀事實取舍的繁簡，但長度並不能決定新聞的質量，決定新聞質量的是單一事實的深度，即單一事實能夠說明的問題。新聞粒子集結的數量與質量，構成了信息的影響強勢，體現為中心粒子和輔助粒子搭配的能量。新聞粒子理論使記者的腦與手變得不可思議。”[13]現在，新聞思維器利用新聞粒子組合新聞內容，遠遠超過了人腦的選擇與組合的精度，真正會出現不可思議的效果。

據清華大學教授彭蘭介紹，《紐約時報》旗下的R&D實驗室正在嘗試一種“粒子化”（Particle，有媒體將其譯為“積木式”）的新聞寫作模式，即在每篇文章中，對可能被重復使用的每個知識點進行編碼，使其成為一個“粒子”。一個動態事件的新聞可以分解成若干“粒子”，利用這些“粒子”便可生成一個可自動更新的報道。對“粒子”進行編碼、提取與自動更新，不僅能獲取數據並進行填充，還可使用“粒子”發現新聞線索，拓展新聞寫作的深度或廣度。[14]

智能新聞內容比人工新聞更精准的第二個機理是，它的客觀報道來自資料庫中的海量信息，能掌握全部事實而不漏掉重要事實，能抓住反映事物本質的核心事實。如果媒體設計的模板遵循信息平衡、信息全面的原則，新聞思維器絕不會偏於一隅來選擇事實。網上數據庫作為新聞生成的“資源包”，儲存了幾億兆各類事實與觀點，構成了新聞思維器採集和處理事實的平台。這些巨量信息對同一個事件有不同的描述和看法，對任何事物都包含多種對立的說法和意見，真實與謠言也往往糾纏在一起。一個有能力和精力旺盛的記者，終生都無法採集到或閱讀完這些信息，他們對事物的看法隻能建立在一部分信息的基礎上。

新聞思維器卻不同，它們在瞬間就能在信息海洋中找到它要報道的事實，依據信息高顯律④的原理辨別事實的真偽，確定新聞的真相，依據模板的關鍵詞完成報道文本，或把選擇的事件影像編排成圖像新聞。一旦事件當事人的聲音進入新聞思維器的視野，新聞的真相將立刻大白於天下。由於新聞時效的嚴格限制，記者對許多重要新聞根本沒有充裕的時間進行全面的實地採訪和閱讀大量相關資料，所以人工記者完成的許多新聞，總會出現一些差錯和失實。

四、新聞思維器也能勝任評論寫作

國內對智能新聞功能的另一個普遍觀點是，機器人不可能勝任極具個性的新聞評論寫作，因為新聞評論比普通新聞稿件要求更高，既要符合社會主流價值觀的基調，又要有獨到的理性思辨，結合媒體的立場、定位和目標受眾的喜好，對新聞事件做出深度解讀，這是機器人難以完成的任務。

這種看法過於簡單，對新聞評論或深度報道也缺乏透徹的了解。新聞評論中的觀點主要來自媒體和記者，但是也往往會插入新聞人物的看法，還可能引用其他人對新聞事件的評論。新聞思維器之所以能表達觀點，對新聞事實做出評價，是由於在資料庫中能搜集到人們對新聞事件的評價，經過提煉，可以把最重要的觀點表達出來。這種客觀展示新聞觀點的機理與方式，不僅具有客觀性和全面性，而且能提醒人們注意社會對新聞事件的主要看法。

重要的是，新聞思維器如何表達媒體及其記者的觀點，體現社會的主流價值觀。不言而喻，任何媒體的大量評論都遵循它的新聞政策、報道原則和意識形態，這些觀念早已儲存在該媒體的資料庫中，新聞思維器進入媒體自身的數據庫，針對眼前評論的新聞事件，可以尋找到它的“一貫立場、一貫理念、一貫說法”，用這些觀念闡釋面對的事實。問題的關鍵在於，評論編輯要科學、准確地設計寫作模板，確定揭示最新事件的、獨具個性的概念群。新聞思維器通過電腦的編程和語言程序，把那些概念連成句子，演繹出推理、論斷和論據相契合的文本及其結構。

一篇好的新聞評論對事實的縷析，不單單是孤立地分析事實本身，而是以社會思潮、事件背景展示社會動態，引用政治家、學者以及普通民眾的典型言論作為論証依據。對此，網絡數據庫恰恰能給新聞思維器提供源源不斷的資源。網絡數據庫儲存了世界各種意識形態、各種價值觀、各種社會階層和階級對社會問題和新聞事件的觀點﹔也有大量文章分析不同社會制度、各國發展狀況和治理方針。新聞思維器依據評論模板不僅能夠搜索到需要凸顯的價值觀、政治理念和人民的普遍呼聲，而且能夠尋找到確鑿的事實做出深刻論証。即使評論的自動化寫作有某些不完備之處，媒體編輯的最后加工仍能彌補這些缺陷。

那些重視理想信念的媒體和新聞人，如果想要保持自己特有的立場和批判精神，就會在評論模板中注入自己的觀念，讓新聞思維器在資源庫中找到他們需要的事實和觀點。這類事實能不能滿足他們立場的需要，還要看鐵的事實是否支持他們的立場。新聞思維器絕不會篡改和扭曲新聞事件和社會的普遍認識，也不會對新聞事實產生偏見，因為機器總是具有據實錄制的機械性，媒體的傾向難以支配它們的推理。

五、新聞思維器將超越和改變記者

最近幾年，中外新聞界出現智能新聞熱，同時也發出一片哀嘆：“寫稿機器人上線，記者要失業啦！”“機器人寫稿，傳統記者的末日到了！”面對媒介技術的高速發展，新聞記者和編輯的崗位將會壓縮，但編輯記者不可能大量被裁減，這是確定無疑的。電子媒介技術以幾何級數的速度挺進，新聞創新進入加速度時代，對新聞界和廣大受眾來說，都是“點石成金”的歷史機遇。我們要高舉雙手歡迎這個時刻的早日到來，以新的工作方式完成高智商的新聞報道。正如美國《赫芬頓郵報》副主編凱瑟琳·泰比所說：“我不僅不害怕失去我的工作，我認為自動報道新聞的推出，從長時間看，對記者是最好的事情。”[15]

在智能工具武裝起來的媒體面前，社會不僅變得越來越透明，世界各地的新聞動態也逃不出新聞思維器視覺的放大功能，人的主體作用將真正得到釋放。人作為萬物之靈，是智能機器的創造者和駕馭者，但在信息時代，人類隻有依靠智能機器才能認識世界，創造新的物質文明和精神文明。火車是人制造的，但人奔跑的速度根本無法與火車相比，將來火車、汽車不再由人駕駛，而是用極其安全的自動駕駛技術來驅動，遠遠超越人的能量。這就是規律：人類創造了科學，也需要駕馭科學。新聞思維器是人發明的，但今后記者編輯的能力已無法深刻認識這個復雜而到處充斥著高科技的世界，更不能迅速地整合地球和宇宙的所有信息。未來幾年，新聞思維器不再是記者編輯的幫手，而將成為新聞報道的主角。我國的多數媒體目前似乎還沒有這種變革的概念，根本沒有啟動同IT企業聯手培訓操作新聞思維器的新型記者和編輯。

一個關於“自動化新聞”的會議將於2018年5月22日—23日在德國慕尼黑舉行，這次會議將推動新聞思維器頂尖技術的研發。不是在更遠的未來，而是在5—6年后，西方新聞界就會發生令人震驚的變化，記者編輯不再是單純的文字與圖像的處理者，而是以思維與傳感技術為主導的新聞寫作的引導者和自動新聞文本的修補者。同今天學者預測的恰好相反，不是“新聞機器人”缺少思考能力和創造力，而是很多“真正的記者”缺少設計新聞思維器的開拓精神。他們的飯碗不會被自動化機器奪走，卻能被不思進取、故步自封的陳舊工作方式所砸碎。（作者為清華大學新聞與傳播學院教授）

注 釋：

①Schank，Roger.Conceptualizations underlying natural language.In Computer Models of Thought and Language，R.Schank& K. Colby，eds.San Francisco：W.H.Freeman，1973.

②Shoshana Zuboff：，Computer-Mediated Work.Available at：http：//america.pink/shoshana-zuboff_4023641，1981.

③NPR Staff，'Robot Journalist' Out-Writes Human Sports Reporter，http：//www.npr.org/，April 17，2011.

④“信息高顯律”表明，同一種信息大量、反復的出現証明該事物的客觀存在，並顯露出一定的規則。

參考文獻：

[1]劉建明.新聞學概論（第2版）[M].北京：中國傳媒大學出版社，2017：15.

[2]劉建明.新聞學前沿[M].北京：清華大學出版社，2005：371.

[3]K.N.DORR，Mapping the field of Algorithmic Journalism，Digital Journalism，Published online：7Nov 2014.

[4]Matthews，K.，10 reasons why robot journalism can’t top the real thing，https：//muckrack.com/daily，19/08/2014.

[5]AI星球.關於機器人寫稿，被傳聞“哭暈”在廁所的記者們有話要說[EB/OL].http//news.vc.cn/a_151148296358059940801.

[6]Momus，Robots Wrote This，http：//archive.wired.com/culture/lifestyle/commentary/imomus，08/07/2006.

[7]劉建明.新聞學概論（第1版）[M].北京：中國傳媒大學出版社，2007：82.

[8]王雲霞.美國傳媒與文化產業發展現狀及啟示[J].南方電視學刊，2016（2）.

[9]維克托·邁爾·舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代[M].盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013：55.

[10]Clerwall，C.，Enter the Robot Journalist：Users' perceptions of automated content.Journalism Practice，8(5)2014，p.519-531.

[11]張海霞.機器人寫作時代新聞從業者的應對[J].新聞戰線，2016（11）.

[12]M.Carlson，Automating judgment Algorithmic judgment，news knowledge，and journalistic professionalism，New Media & Society，2017(4).

[13]劉建明.新聞學前沿[M].北京：清華大學出版社，2005：1-16.

[14]彭蘭.移動化、智能化技術趨勢下新聞生產的再定義[J].新聞記者，2016（1）.

[15]Catherrine Taibi，Should We Be Afraid Or Excited About Robot Journalism?Media，07/11/2014.

分享讓更多人看到